Resultados de aprendizaje

Al final de este curso, podrá: Describir la

• teoría y los conceptos del análisis de componentes principales (PCA) Definir las matemáticas detrás del PCA
• Calcular los datos aleatorios necesarios para implementar el PCA sin ninguna función específica del PCA
• en Python y MATLAB Analizar el resultado del PCA trazando los datos en consecuencia tanto en Python como en MATLAB Calcular e
• implementar el PCA en los conjuntos de datos de Iris en Python mediante la
• biblioteca scikit-learn Aplicar el PCA en conjuntos de datos de dígitos escritos a mano en Python uso de la biblioteca scikit-learn
• Evaluate PCA en
• Conjuntos de datos de Iris en MATLAB con estadísticas y una caja de herramientas de aprendizaje automático
• Resuelva el PCA para conjuntos de datos de dígitos escritos a mano en MATLAB con estadísticas y una caja de herramientas de aprendizaje automático
• Analice los resultados de la implementación de PCA tanto en Python como en MATLAB trazando los datos